2 ，presto与 spark 的比较 ：

Presto和Spark都是分布式计算框架，但它们的设计目标和使用场景有所不同。Presto通常用于针对大型数据集进行交互式查询和分析，而Spark则更适合处理数据的离线计算和批处理。此外，Presto更加轻量级和适应性强，而Spark则具有更强大的机器学习和图处理能力。因此，选择使用哪个框架取决于具体的数据处理需求和环境。

相关问题

presto on spark：扩展 presto 以支持大规模 etl

Presto on Spark 是一种扩展 Presto 的方法，它能够支持大规模的 ETL（Extract-Transform-Load）操作。通过将 Presto 和 Spark 结合起来，可以利用 Spark 的分布式计算能力来加速 Presto 的数据处理速度。这种方法可以帮助企业更快地处理大规模的数据，提高数据处理效率和准确性。

presto和spark区别

Presto和Spark是两种用于大数据处理的开源工具，它们在某些方面有所不同。以下是它们之间的一些区别[^1]：

1. **架构和设计**：Presto是一个分布式SQL查询引擎，它使用内存计算和分布式执行来实现高性能查询。它采用了MPP（Massively Parallel Processing）架构，将查询分解为多个任务并在多个节点上并行执行。相比之下，Spark是一个通用的大数据处理框架，它提供了分布式数据处理、机器学习和图计算等功能。Spark使用RDD（Resilient Distributed Datasets）作为其核心数据结构，并通过DAG（Directed Acyclic Graph）调度任务。

2. **查询性能**：在涉及BI类型查询时，Presto表现出色，因为它专注于快速查询和低延迟。Presto的查询优化器和执行引擎针对交互式查询进行了优化。而Spark SQL在大型分析查询方面表现出色，它利用了Spark的内存计算和分布式执行能力，适用于复杂的数据处理和分析任务。

3. **易用性和配置**：在配置方面，Presto相对较容易设置和管理。它使用基于文本的配置文件，并提供了易于理解和调整的参数。相比之下，Spark SQL的配置相对复杂，需要更多的配置和调优。

4. **应用场景**：Presto和Spark SQL都是用于处理大数据的工具，但它们在应用场景上有所不同。Presto适用于需要快速查询和低延迟的BI类型查询，例如实时分析和交互式查询。而Spark SQL适用于大型分析查询和复杂的数据处理任务，例如批处理、机器学习和图计算。

综上所述，Presto和Spark在架构、查询性能、易用性和应用场景等方面存在一些区别。选择使用哪个工具取决于具体的需求和场景。